“Durch die interdisziplinäre Zusammensetzung von Projektteams und die Arbeit an neuartigen Aufgaben wird in Projekten in kurzer Zeit neuartiges Wissen generiert. Dieses kann sowohl für Folgeprojekte als auch für die permanente Organisation wertvoll sein. Dazu ist ein Projektwissensmanagement erforderlich, das den Transfer von Wissen zwischen Projekten und zwischen Projekten und der permanenten Organisation unterstützt. Aufgrund der besonderen Eigenschaften von Projekten steht das Projektwissensmanagement jedoch vor erheblichen Herausforderungen” (Rietiker et al. (2022:26): Herausforderungen an die Projektmanagement-Forschung und -Förderung in Deutschland, in: projektmanagementaktuell Ausgabe 05/2022, S. 22-27.
Der Umgang mit Wissen ist für Organisationen immer bedeutender geworden. Dabei ist es wichtig, sich die verschiedenen Dimensionen von Wissen klar zu machen. Dabei wird schnell deutlich, dass der berufliche Kontext für den Umgang mit Wissen entscheidend ist. In Routineprozessen kann der Umgang mit Wissen heute schon sehr gut abgebildet und verbessert werden (Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement, Wissensbilanz etc.). Projektarbeit (plangetrieben, hybrid, agil) ist allerdings etwas anderes, was auch den Umgang mit Wissen etwas schwieriger macht, zumal auch die Kopplung zwischen Projektebenen (Einzelprojekte, Programme und Portfolios) und organisationalen Strukturen zu beachten ist.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.
In Zeiten von Corona haben wir sehr viel von Wissenschaftlern erfahren, die ihr Wissen – oder eben das fehlende Wissen – über den Erreger mit der Gesellschaft geteilt haben. Dabei wurde immer wieder deutlich, dass es in diesem Zusammenhang noch viel zu erforschen gibt, und dass das Wissen über den Erreger noch unvollständig ist. Das wissenschaftliche Wissen ist hier also ein zeitlich begrenztes Wissen, das sich sehr schnell ändern kann. Wissen ist hier immer auch vorläufig und muss sich immer wieder zur Disposition stellen (vgl. dazu ausführlich Meier, A. (2020): In Science We Trust: Überlegungen zum Wissen der Wissenschaften. In: Horatschek, A. M. (Hrsg.) (2020): Competing Knowledges – Wissen im Widerstreit. Abhandlungen der Akademie der Wissenschaften in Hamburg, Band 9). Einen Vergleich zwischen dem Alltagswissen und dem wissenschaftlichen Wissen stellt Luhmann beispielhaft dar.
„Das wissenschaftliche Wissen ist weniger sicher als das Alltagswissen. In der Interpretation von Wahrnehmungen des Alltags entstehen normalerweise keine Zweifel. Eine Rose, die man sieht, ist eine Rose, oder jedenfalls doch eine Blume. Ganz anders die Interpretation der Ergebnisse von Experimenten oder sonstigen wissenschaftlichen ´Daten‘. Durch Wissenschaft wird nicht Sicherheit, sondern gerade Unsicherheit gesteigert – in gerade noch tolerierbaren Grenzen“ (Luhmann 1990: 325, zitiert in Meier, A. (2020)).
Viele Menschen haben in Zeiten von Corona verstehen müssen, dass wissenschaftliches Wissen nicht “endgültig” ist. Der Umgang mit Wissenschaft und dem daraus generierten Wissen muss von vielen neu gelernt werden, denn die meisten Menschen haben mit wissenschaftlicher Arbeit wenig zu tun. An dieser Stelle kommen dann die Stammtischparolen und Fake News ins Spiel, die sich diese Gesamtsituation zu nutze machen. Lassen Sie sich von solchen Gruppen nicht beeinflussen und orientieren Sie sich an dem Wahlspruch der Aufklärung: Habe Mut, Dich Deines eigenen Verstandes zu bedienen! Ganz praktisch können Sie damit anfangen nachzufragen/nachzuforschen, auf welche Quellen sich eine Aussage bezieht. In unserem Blog haben wir beispielsweise von Anfang an darauf großen Wert gelegt, immer die benutzen Quellen anzugeben. Auf Basis unserer bereitgestellten Information können Sie sich dann Ihre eigene Meinung bilden – Wissen konstruieren (Konstruktivistische Lerntheorie).
So gehen wir auch in den von uns entwickelten Lehrgängen vor. Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Quelle: https://www8.cao.go.jp/cstp/english/society5_0/index.html (Abgerufen am 19.11.2022)
In diesem Blogbeitrag hatte ich auf Industry 5.0 hingewiesen und erwähnt, dass diese Überlegungen in Zusammenhang stehen mit den Ideen zu Society 5.0. Das Konzept “Society 5.0” wurde von “Keidanren, Japan’s most important business federation, in 2016” präsentiert (European Commission 2021:9).
One definition: “A human-centered society that balances economic advancement with the resolution of social problems by a system that highly integrates cyberspace and physical space.” Society 5.0 was proposed in the 5th Science and Technology Basic Plan as a future society that Japan should aspire to. It follows the hunting society (Society 1.0), agricultural society (Society 2.0), industrial society (Society 3.0), and information society (Society 4.0) (Quelle).
Es ist für mich nicht erstaunlich, dass sich gerade Japan mit den genannten Dimensionen befasst, denn die japanische Gesellschaft steht einerseits einem starken Alterungsprozess gegenüber, und ist andererseits auch sehr offen für technische Lösungen ist. Der Schritt von der in Deutschland propagierten Industrie 4.0 zu der oben schon erwähnten Industry 5.0 ist schon bemerkenswert, doch ist erst die andere Perspektive bei Society 5.0 erstaunlich. Sind in Industrie 4.0 etc. die technischen Möglichkeiten Treiber der Entwicklung, steht in Society 5.0 “der Mensch” im Mittelpunkt, wobei die neuen technischen Möglichkeiten dabei das Leben aller lebenswert machen sollen.
Eine ähnliche Entwicklung des Perspektivenwechsels gab es schon einmal beim Thema Wissensmanagement. Zunächst sprach man dort von einem T-O-M-Modell, bei dem es zunächst um Technik, dann um die Organisation und dann um den Menschen ging. In der Zwischenzeit ist aus dem T-O-M-Modell das M-O-T-Modell geworden, das vom Menschen ausgeht, den dazu passenden organisationalen Kontext (z.B. den Geschäftsprozess) und die technischen Möglichkeiten betrachtet. Die Entwicklung bleibt nicht stehen und das ist gut so – auch New Work wird irgendwann ein Teil der neuen (Arbeits-)Welt sein.
Der Umgang mit Wissen ist in jeder Branche, ja in jeder Organisation, etwas anders. Es ist daher gut, wenn sich ein Forschungsprojekt beispielsweise mit der Theaterbranche beschäftigt. In Heidelberger, E. (2022): Die Intelligente Kulturorganisation. Management von Informations- und Wissensnetzwerken im Theaterbetrieb werden u.a. die Grundlagen für die vielfältige Betrachtungsweisen auf das Konstrukt “Wissen” ausführlich zusammengefasst, und später auf die Theaterbranche (ich schreibe absichtlich nicht Theaterbetrieb) übertragen. Dabei werden hilfreiche Impulse abgeleitet
In dem theoretischen Bezugsrahmen (ebd. S. 37ff.) wird nach der Klärung der Begriffe Information und Wissen direkt auf die im Titel der Veröffentlichung erwähnte “Intelligente Organisation” eingegangen. Ich möchte mich mit meinen späteren Anmerkungen auf diesen Teil der Veröffentlichung konzentrieren. Zunächst wird die menschliche und anschließend noch die Organisationale Intelligenz thematisiert.
“Unter dem Begriff der menschlichen Intelligenz versteht man alle kognitiven Fähigkeiten des Menschen (vgl. Lehner 2019: 169). Auch hier gilt aber: »Je flexibler das menschliche Gehirn auf neue Anforderungen reagieren kann und je höher die Wahrscheinlichkeit ist, dass neues Wissen mit alten Wissensbeständen verknüpft werden kann, umso höher ist die Intelligenz einer Person anzusetzen […].« (Haun 2002: 71).” zitiert ebd. S. 60, Fußnote)
Bei der Organisationalen Intelligenz ist es etwas komplexer, da dieser Begriff mit der Systemtheorie, der Netzwerktheorie, und dem organisationalen Lernen verknüpft wird. Daraus ergeben sich laut dieser Studie folgende vier Eigenschaften der Intelligenten Organisation (ebd. S. 63)::
Intelligente Organisationen haben eine sehr hohe Reaktionsfähigkeit.
Intelligente Organisationen verfügen über große Reflexionsfähigkeit, Problemlösefähigkeit und Lernfähigkeit.
Intelligente Organisationen haben ein Erinnerungsvermögen.
Intelligente Organisationen verfügen über eine hohe soziale Kompetenz.
Nun meine Anmerkungen dazu: Es wird leider kaum thematisiert, dass es durchaus auch andere Beschreibungen des Konstrukts “Menschliche Intelligenz” gibt, beispielsweise von Sternberg, Gardner, Salovay/Meyer etc), die als Erweiterungen zur üblichen Beschreibung von Intelligenz angesehen werden können.
Weiterhin kommt der Begriff´ “Künstliche Intelligenz” oder auch “Artificial Intelligence” recht kurz vor (Matsuda 1988), obwohl dieser Bereich in der Zwischenzeit sehr dominant diskutiert wird.
Darüber hinaus kommt der Begriff “Kompetenz” vor, ohne dass klar ist, was darunter in Bezug zu “Intelligenz” zu verstehen ist (Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligent – eine Gegenüberstellung). Gerade das Konstrukt “Kompetenz” hat hier eine pädagogische (Bottom UP) und eine betriebswirtschaftliche Ebene,(Top Down) die über alle Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk) gestaltet werden sollten.
Jetzt stellen Sie sich als Leser bestimmt die Frage, ob ich nur kritisieren kann, oder ob ich auch Vorschläge habe, wie mit diesen Themen umgegangen werden sollte. In diesem Zusammenhang möchte ich auf die vielen Blogbeiträge, und beispielhaft auf folgende Veröffentlichungen. hinweisen:
Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer (Special Keynote)
Der Umgang mit Wissen wird meines Erachtens immer noch nicht “richtig” verstanden, wodurch es zu Umsetzungsproblemen kommt, die erhebliche Ressourcen kosten können. Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können sich das allerdings nicht leisten. Durch die Digitalisierung haben sich KMU mehr oder weniger schnell auf den Weg gemacht, explizites Wissen zu erfassen, zu entwickeln und zu nutzen. Die andere Dimension, das implizite Wissen, ist dabei allerdings immer noch ein Stiefkind, da der Umgang mit impliziten Wissen schwieriger ist, als “IT-Systeme” anzuschaffen.
Neben der internen Dimension auf Wissen, kommt allerdings auch noch eine externe Dimension des Wissens hinzu. Die Zusammenarbeit mit externen Netzwerken, Kunden, Lieferanten, Forschungseinrichtungen usw. führt dazu, dass der Blick auf Wissen (bisher eher intern) erweitert werden muss. Zwischen den Polen Internes Wissen und Externes Wissen gibt es ein Kontinuum, das unternehmensspezifisch gestaltet werden muss. Ein so verstandenes Hybrides Wissensmanagement wird in einem Forschungspapier mit sehr umfangreicher Datenbasis wie folgt beschrieben (KM: Knowledge Management):
“Hybrid KM brings together internal and external knowledge, thereby harnessing the benefits of both internal and external KM practices synchronously. Thus for a small firm, hybrid KM could involve a systematic search for and acquisition of knowledge that resides outside the organisation to blend it with the existing knowledge in order to better achieve the organisation’s objectives. Given the above, deep and broad collaboration is essential for Hybrid KM. Clusters and their formation can be considered a nice example in this context and as they require the active exchange of knowledge among the partners involved to learn from one another, combine resources and competences to compensate for individual weaknesses, and based on that develop jointly and individually.” (Durst, S., Foli, S. & Edvardsson, I.R. A systematic literature review on knowledge management in SMEs: current trends and future directions. Manag Rev Q (2022). https://doi.org/10.1007/s11301-022-00299-0 | Springer Website.
Doch wie kann ein KMU sein Wissenssystem mit den internen und externen Dimensionen von Wissen gestalten? Eine gute Möglichkeit bietet die Wissensbilanz – Made in Germany, bei der die Einflussfaktoren ermittelt, und gegenseitig in Beziehung gesetzt werden. Daraus ergibt sich ein Wirkungsnetz, in dem Generatoren für den Umgang mit Wissen zu erkennen sind (Wissensmanagement). Dieses Wirkungsnetz ist für jede Organisation anders, und wird vom Unternehmen mit Hilfe eines Moderators in Workshops erarbeitet. Der Moderator begleitet den Erarbeitungsprozess – er/sie stellt dabei keinen Berater dar! Siehe dazu auch Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement? Mehr Informationen finden Sie auch noch in unserem Blog in der Kategorie Wissensmanagement.
In unserem Blog hatte ich zwar allgemein schon einmal auf die explorative Untersuchung hingewiesen (Blogbeitrag), doch zeigen erst die zusammenfassenden Ergebnisse auf, an welchen Stellen angesetzt werden kann.
Zusammenfassend können folgende Ergebnisse dieser explorative Untersuchung festgehalten werden: – Es wurde von allen Befragten (externen Experten, Ärzten und Praxispersonal) ein deutlicher Bedarf für ein systematisches Informations- und Wissensmanagement formuliert. – Es wurden zentrale Problemfelder des Wissensmanagements in ärztlichen Praxen identifiziert. Im Vordergrund stehen hier die Identifikation und die Verteilung von Wissen in Praxen (Wer hat welches Wissen und wie kann wichtiges Wissen geteilt und weitergeben werden?). – Es konnte ein idealtypischer Praxisprozess beschrieben werden, an dem sich Wissensmanagementaktivitäten orientieren können und Tools präzisiert werden können. – Es wurde eine erste Zuordnung von Wissensmanagementinstrumenten und Tools zu Phasen des Praxisprozesses vorgenommen und weitergehende Vorschläge auf der Basis von Experteninterviews identifiziert. – Über die engere Betrachtung von Informations- und Wissensmanagement in Arztpraxen hinausgehend, konnten drei zentrale Einflussfaktoren für ein erfolgreiches Praxismanagement identifiziert werden: Prozess-, Team- und Informationsmanagement (PRO-TE-IN). Quelle: Pawlowsky, P.; Werner, K.; Pflugfelder, N. (2021): Wissensmanagement bei niedergelassenen Ärzten, Ergebnisübersicht. Abruf: https://www.personalundfuehrung.com
Es ist gut zu erkennen, dass zwar manche Vorgehensweisen (Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement) allgemeinen Charakter haben, doch viele Aktivitäten im Umgang mit Wissen sehr berufsspezifisch (domänenspezifisch) sind. Das ist wiederum nicht verwunderlich, da Wissen “situativ konstruiert” wird und sich damit von Daten und Informationen unterscheidet. Qualitativ gute Daten und qualitativ gute Informationen ermöglichen es Personen und Systemen, qualitativ “gutes Wissen” zu konstruieren (Konstruktivismus). Hier stellt sich natürlich gleich die Frage, was “gut” sein kann. Ist es die Wirtschaftlichkeit von Arztpraxen, oder ist es die Gesundheit der Patienten? Stellt man die Gesundheit des Patienten in den Mittelpunkt, so ergeben sich erste Bezüge für “gutes Wissen”. Bei der Wirtschaftlichkeit einer Arztpraxis kommt es allerdings jetzt schon zu einer Fehlsteuerung im System, denn der Arzt verdient an mir als Patient nur (oder hauptsächlich), wenn ich krank bin. Wenn also die Wirtschaftlichkeit der Arztpraxis im Mittelpunkt steht, kommt es zu einer anderen Beurteilung darüber, was als qualitativ “gutes Wissen” betrachtet werden sollte.
Der Begriff “Wert” hat in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Bedeutung. Im Geschäftsleben ist der “Geschäftswert” häufig ein wichtiger Bezugspunkt für Entscheidungen im Unternehmen. Welche Aspekte dazu gehören wird in der folgenden Auflistung deutlich.
Wert für den Kunden oder andere Stakeholder
Wert für das Unternehmen
Existenzbedrohung
Erwarteter finanzieller Wert eines Features (Umsatz, Gesamterlös, Investitionsrendite)
Kurzfristige Projekt- oder Release-Ziele (vs. mittelfristige Produktziele)
Kosten für Verzögerungen (Costs of Delay)
Markteinführungszeiten
Häufigkeit von Anforderungen
Geschäftliche und technische Abhängigkeiten
Hruschka et al. (2022:69-70)
Es wird klar, dass der Wert hauptsächlich vom Kunden (Endkunden) aus beurteilt werden sollte – dabei gibt es auch interne Kunden (Abnehmer einer Leistung). Diese Logik ist auch im Qualitätsmanagement mit den Anforderungen der Kunden enthalten. Auch das Marketing rühmt sich, von den Bedürfnissen der Kunden auszugehen. Im Innovationsmanagement sollen Ideen in innovative Produkte und Dienstleistungen für den Kunden überführt werden. Lean Production und Lean Management orientieren sich am Wertstrom, der für den Kunden wichtig ist. Wenn also schon viele Managementansätze in der Vergangenheit den Wert für den Kunden in den Fokus genommen haben, warum wird das in agilen Vorgehensmodellen so herausgestellt, als ob es etwas besonderes ist? Möglicherweise haben sich die genannten (klassischen) Managementansätze gar nicht am Wert für den Kunden, sondern eher am Wert (Gewinn) für das Unternehmen orientiert?
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf solche Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Wir haben es alle häufig mit verschiedenen Situationen zu tun, in denen wir unter Zeitdruck Entscheidungen treffen müssen. Bei einfachen Situationen ist das oftmals nicht schwer. Bei etwas komplizierten Situationen ist es schon nicht mehr ganz so einfach. Richtig schwierig ist es, in komplexen oder sogar in chaotischen Situationen handlungs- und entscheidungfähig zu bleiben. Diese Beschreibung zeigt schon auf, wo der Ansatz liegen kann, denn diese genannten vier Bereiche (Domänen) wurden in der ursprünglichen Fassung des Cynefin-Frameworks aufgenommen.
In kritischen Situationen müssen Verantwortliche unter Zeitdruck Entscheidungen treffen, die eine hohe Tragweite haben können. Das Cynefin-Framework – aus dem walisischen für ´Habitat´ – ist ein von Edward Snowden entwickeltes Sensemaking-Modell, das Entscheidern hilft, Situationen und Problemstellungen nach dem Grad ihrer Unsicherheit bzw. Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen einzuordnen und einen passenden Handlungsmodus zu finden. Der Begriff Cynefin verweist darauf, dass Entscheider sich mit vielfältigen Umwelteinflüssen und Wissenskategorien auseinandersetzen müssen, ohne diese vollständig rational erfassen zu können. Cynefin hat seine Wurzeln im Wissensmanagement, lässt sich aber auch auf Projektmanagement beziehen (Sandberg, B. (2021:5): Projektmanagement mit künstlerischem Mindset. In: projektmanagementaktuell S. 4-9).
Das Cynefin-Framework unterscheidet also die Domänen “simple”, “complicated”, “complex” und “chaos”. Auf Basis dieser Unterscheidungen werden Handlungsmsueter empfohlen, die es ermöglichen, die jeweilige Situation zu bewältigen.
simple
sense – categorize – respond
complicated
sense – analyse -respond
complex
probe – sense – respond
chaos
act – sense – rrespond
Quelle: ebd. S. 6.
Wir thematisieren diese Zusammenhänge in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) zusammen mit anderen Ansätzen, wie z.B. der Stacey-Matrix. Informationen zu unseren Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die einfache Wissenstreppe nach North unterscheidet Daten, Informationen und Wissen in einem Stufenmodell. Die erweiterte Wissenstreppe ergänzt diese Stufen noch mit Kompetenz, bei der diese Stufen von unten nach oben, und von oben nach unten “gegangen” werden können. North und Maier (2018) erweiterten ihr Modell später zu einer Art Wissenstreppe 4.0, die sich an der Unterscheidung von Arbeit 1.0 bis 4.0 orientiert und eher ambidexter (“beidhändig”) ist. Im angelsächsischen Raum wird die Wissenstreppe mit den Abkürzungen DIKW-Pyramide beschrieben (Data – Information – Knowledge – Wisdom).
Prof. Dr.-Ing Peter Heisig hat 2022 in einem Kommentar bei LinkedIn folgendes dazu erwähnt: “Well, I always suggest my students to read the paper by Ilkka Tuomi (1999) ´Data is more than knowledge: Implications of the Reversed Knowledge Hierarchy for Knowledge Management and Organizational Memory´ which provides a very good discussion of the D-I-K hierarchy suggesting a different approach. Also Martin Fricke points out logical errors if the DIKW hierarchy in his paper (2009) „The knowledge pyramid: a critique of the DIKW hierarchy“. Finally, for the German reading colleagues, Derboven, Dick & Wehner (1999) present a very interesting approach from a work psychology perspective. Would be useful to consider the research already undertaken in our domain (Heisig 2022).
Es kann durchaus Sinn machen, sich am Anfang mit Hilfe der Wissenstreppe in das Themenfeld einzulesen. Die erwähnten kritischen Anmerkungen führen dann zu einem immer besseren Verständnis des Konstrukts “Wissen”, was letztendlich auch zu einem besseren Umgang mit Wissen in den Organisationen führt (Wissensmanagement).
Die Entwicklung zu den verschiedenen Normen und Standarddokumente zum Wissensmanagement ist in den letzten Jahren recht turbulent. Zunächst gibt es die Norm DIN ISO 30401:2021-02, Wissensmanagementsysteme — Anforderungen, die – wie die Bezeichnung es schon vermuten lässt – Anforderungen an Wissensmanagementsysteme formuliert. Darüber hinaus wurde die DIN SPEC 91281:2012-041, Einführung von prozessorientiertem Wissensmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen zurückgezogen und dafür die DIN SPEC 91443:2021, Systematisches Wissensmanagement für KMU – Instrumente und Verfahren (PDF) veröffentlicht. Dieses Standarddokument soll die in der ISO beschriebenen Anforderungen auf die Bedürfnisse von KMU (Kleinen und mittelständischen Unternehmen) übertragen, und damit praktikabler machen: “Dieses Dokument legt Leitlinien für die Implementierung, Planung, Steuerung und Weiterentwicklung von systematischen Wissensmanagement-Aktivitäten fest, die speziell für die Bedarfe, Rahmenbedingungen und Kontexte kleiner und mittlerer Unternehmen ausgelegt sind” (ebd., S. 6). Was wird in dem Standarddokument unter “Wissen” verstanden?
Wissen: personales oder organisationales Asset, das wirksame Entscheidungen und Handlungen im Rahmen des Kontextes ermöglicht. Anmerkung 1 zum Begriff: Wissen kann individuell, kollektiv oder organisational sein. Anmerkung 2 zum Begriff: Es gibt unterschiedliche Auffassungen über den Umfang des Wissens, basierend auf Kontext und Zweck. Die vorstehende Definition ist in Bezug auf die verschiedenen Perspektiven allgemein gefasst. Beispiele für Wissen sind Erkenntnisse und Know-how. Anmerkung 3 zum Begriff: Wissen wird durch Lernen oder durch Erfahrung angeeignet. Anmerkung 4 zum Begriff: Im deutschen Sprachgebrauch wird Wissen auch als Ressource bezeichnet. Anmerkung 5 zum Begriff: Wissen tritt in vielen Arten und in vielen Formen auf, die ein Kontinuum und Spektrum von klar kodifiziertem zu nicht kodifiziertem, erfahrungs- und/oder handlungsbasiertem Wissen darstellen. Anmerkung 6 zum Begriff: Organisationales Wissen als Wertschöpfungs- und Produktionsfaktor wird aus ökonomischer Perspektive häufig auch als Intellektuelles Kapital bezeichnet. Es besteht aus Human-, Struktur- Beziehungskapital und [QUELLE: DIN ISO 30401:2021-02, 3.25, modifiziert— Anmerkung 5 und Anmerkung 6 zum Begriff wurden hinzugefügt.]
An den verschiedenen Anmerkungen wird deutlich, dass “Wissen” je nach Kontext verschiedene Facetten haben kann. Diese vielfältigen Dimensionen des Wissens sind zu gestalten (Wissensmanagement).
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) haben wir Daten, Informationen und Wissen in einem projektorientierten und modernen Lernsetting so zusammengestellt, dass Sie die erforderlichen Kompetenzen für das IHK-Zertifikat entwickeln können. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
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